1 Nivel nacional URBANO (código 1)
1.1 Antecedentes Pregunta TIPO_OPERATIVO:
POBLACIÓN TOTAL POR TIPO DE OPERATIVO En este tabulado se presenta la cantidad de personas efectivamente censadas de acuerdo al tipo de operativo en que fueron censadas. Es decir, se muestra la cantidad de población censada en viviendas particulares ocupadas con moradores presentes, en viviendas colectivas, en operativo especial de tránsito y en operativo especial calle.
Población efectivamente censada: Corresponde al total de personas que fueron censadas en los distintos operativos de empadronamiento, es decir, viviendas particulares ocupadas con moradores presentes, viviendas colectivas, operativo especial tránsito y operativo especial calle.
Personas en viviendas particulares ocupadas con moradores presentes: Corresponde a aquellas personas que fueron censadas en viviendas dentro de una propiedad, destinada total o parcialmente a la habitación permanente o temporal de personas. Para ser considerada vivienda particular, debe necesariamente disponer de acceso independiente para sus moradores. El concepto de propiedad no hace alusión a la propiedad legal, sino que se refiere a un espacio geográfico con límites reconocibles, en el que se ubica una o más viviendas particulares.
Personas en otros operativos: Hace alusión a aquellas personas que fueron censadas a través de alguno de los operativos adicionales al de viviendas particulares. Estos son: operativo de viviendas colectivas, operativo especial tránsito y operativo especial calle.
El objetivo de estos operativos fue censar a las personas que pasaron el momento censal (00:00 horas del 19 de abril de 2017) en territorio nacional, pero que no alojaron esa noche en una vivienda particular.
1.2 Las categorías de respuesta:
Esta pregunta posee 4 categorías de respuesta:
1 Hogar en vivienda particular
8 Vivienda colectiva (no es hogar)
9 Operativo personas en tránsito (no es hogar)
10 Operativo calle (no es hogar)
Leemos las respuestas a la pregunta TIPO_OPERATIVO del censo de viviendas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría:
Tenemos sospechas de que solo existen respuestas de categoria 1.
tabla_con_clave_u <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 1)
b <- tabla_con_clave_u$COMUNA
c <- tabla_con_clave_u$TIPO_OPERATIVO
cross_tab = xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"# apilamos:
d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 1)
for(i in c(8,9,10)){
d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}# Agregamos un cero a los códigos comunales de 4 dígitos, que queda en la columna llamada **código**:
codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[ncol(comuna_corr)] <- "código"names(comuna_corr)[1] <- "Categoría 1"
names(comuna_corr)[3] <- "Categoría 8"
names(comuna_corr)[5] <- "Categoría 9"
names(comuna_corr)[7] <- "Categoría 10"
names(comuna_corr)[2] <- "Hogar en vivienda particular"
names(comuna_corr)[4] <- "Vivienda colectiva (no es hogar)"
names(comuna_corr)[6] <- "Operativo personas en tránsito (no es hogar)"
names(comuna_corr)[8] <- "Operativo calle (no es hogar)"ingresos_expandidos_2017 <- readRDS("Ingresos_expandidos_urbano_17.rds")
df_2017_2 = merge( x = comuna_corr, y = ingresos_expandidos_2017, by = "código", all.x = TRUE)library(plotly)
fig <- plot_ly(df_2017_2, x = ~`código`, y = ~`Hogar en vivienda particular`
, name = 'Hogar en vivienda particular', type = 'scatter', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
fig <- fig %>% add_trace(y = ~`Vivienda colectiva (no es hogar)`
, name = 'Vivienda colectiva (no es hogar)', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
fig <- fig %>% add_trace(y = ~`Operativo personas en tránsito (no es hogar)`
, name = 'Operativo personas en tránsito (no es hogar)', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
fig <- fig %>% add_trace(y = ~`Operativo calle (no es hogar)`
, name = 'Operativo calle (no es hogar)', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
fig <- fig %>% layout(autosize = F, width = 800, height = 500)
fig
1.2.1 Estadísticas a nivel urbano
data_sum <- summary(df_2017_2_sub )
kbl(head(data_sum)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "500px")| Hogar en vivienda particular | Vivienda colectiva (no es hogar) | Operativo personas en tránsito (no es hogar) | Operativo calle (no es hogar) | Ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|---|---|
| Min. : 320 | Min. : 1.00 | Min. :1 | Min. :1 | Min. :7.054e+08 | |
| 1st Qu.: 1842 | 1st Qu.: 6.00 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:1 | 1st Qu.:2.954e+09 | |
| Median : 4522 | Median : 11.50 | Median :1 | Median :1 | Median :5.697e+09 | |
| Mean : 15524 | Mean : 32.41 | Mean :1 | Mean :1 | Mean :1.784e+10 | |
| 3rd Qu.: 15622 | 3rd Qu.: 30.00 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1 | 3rd Qu.:1.857e+10 | |
| Max. :173881 | Max. :365.00 | Max. :1 | Max. :1 | Max. :1.870e+11 |
1.3 Correlaciones
2 Nivel nacional RURAL (código 2)
Leemos las respuestas a la pregunta TIPO_OPERATIVO del censo de viviendas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría:
Tenemos sospechas de que solo existen respuestas de categoria 1.
tabla_con_clave_u <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 2)
b <- tabla_con_clave_u$COMUNA
c <- tabla_con_clave_u$TIPO_OPERATIVO
cross_tab = xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"# apilamos:
d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 1)
for(i in c(8,9,10)){
d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}# Agregamos un cero a los códigos comunales de 4 dígitos, que queda en la columna llamada **código**:
codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[ncol(comuna_corr)] <- "código"names(comuna_corr)[1] <- "Categoría 1"
names(comuna_corr)[3] <- "Categoría 8"
names(comuna_corr)[5] <- "Categoría 9"
names(comuna_corr)[7] <- "Categoría 10"
names(comuna_corr)[2] <- "Hogar en vivienda particular"
names(comuna_corr)[4] <- "Vivienda colectiva (no es hogar)"
names(comuna_corr)[6] <- "Operativo personas en tránsito (no es hogar)"
names(comuna_corr)[8] <- "Operativo calle (no es hogar)"ingresos_expandidos_2017 <- readRDS("Ingresos_expandidos_rural_17.rds")
df_2017_2 = merge( x = comuna_corr, y = ingresos_expandidos_2017, by = "código", all.x = TRUE)## código Hogar en vivienda particular Vivienda colectiva (no es hogar)
## 1 01101 791 25
## 2 01107 47 5
## 3 01401 1359 20
## 4 01402 484 4
## 5 01403 488 5
## 6 01404 607 5
## 7 01405 330 10
## 8 02101 342 12
## 9 02102 138 6
## 10 02103 358 43
## 11 02104 310 25
## 12 02201 980 12
## 13 02202 102 12
## 14 02203 1382 57
## 15 02301 214 2
## 16 02302 58 10
## 17 03101 976 6
## 18 03102 814 6
## 19 03103 948 35
## 20 03201 415 3
## 21 03202 250 6
## 22 03301 1951 10
## 23 03302 1772 24
## 24 03303 894 5
## 25 03304 506 1
## 26 04101 5847 17
## 27 04102 4144 4
## 28 04103 417 NA
## 29 04104 1086 15
## 30 04105 1612 25
## 31 04106 3451 23
## 32 04201 3404 11
## 33 04202 2713 2
## 34 04203 1453 5
## 35 04204 3729 16
## 36 04301 7975 12
## 37 04302 2830 4
## 38 04303 5489 24
## 39 04304 1865 2
## 40 04305 1699 13
## 41 05101 285 2
## 42 05102 2984 8
## 43 05103 786 2
## 44 05104 353 7
## 45 05105 976 NA
## 46 05107 1627 2
## 47 05201 151 2
## 48 05301 1243 19
## 49 05302 1329 NA
## 50 05303 668 6
## 51 05304 2482 3
## 52 05401 3261 13
## 53 05402 2337 2
## 54 05403 174 1
## 55 05404 2030 NA
## 56 05405 812 NA
## 57 05501 3738 5
## 58 05502 604 NA
## 59 05503 2054 1
## 60 05504 824 NA
## 61 05506 1110 NA
## 62 05601 1682 1
## 63 05602 1091 3
## 64 05603 649 3
## 65 05604 376 7
## 66 05605 238 2
## 67 05606 1555 5
## 68 05701 2267 1
## 69 05702 2042 1
## 70 05703 2130 3
## 71 05704 1031 3
## 72 05705 3270 10
## 73 05706 1795 1
## 74 05801 764 NA
## 75 05802 2230 3
## 76 05803 1868 NA
## 77 05804 415 NA
## 78 06101 1792 3
## 79 06102 1798 4
## 80 06103 1309 1
## 81 06104 2762 2
## 82 06105 1500 1
## 83 06106 1091 5
## 84 06107 4984 22
## 85 06108 343 4
## 86 06109 2698 2
## 87 06110 1388 2
## 88 06111 1312 2
## 89 06112 710 2
## 90 06113 3453 2
## 91 06114 1886 4
## 92 06115 4163 4
## 93 06116 3570 10
## 94 06117 6897 4
## 95 06201 1307 6
## 96 06202 705 NA
## 97 06203 1122 NA
## 98 06204 1404 2
## 99 06205 2559 16
## 100 06206 1598 6
## 101 06301 3250 34
## 102 06302 2138 1
## 103 06303 4856 5
## 104 06304 1542 1
## 105 06305 2118 3
## 106 06306 2899 3
## 107 06307 1496 1
## 108 06308 2035 3
## 109 06309 1211 2
## 110 06310 5066 8
## 111 07101 2933 11
## 112 07102 2929 20
## 113 07103 2351 2
## 114 07104 411 2
## 115 07105 3508 7
## 116 07106 1913 3
## 117 07107 1750 1
## 118 07108 3279 6
## 119 07109 7247 29
## 120 07110 1421 2
## 121 07201 2767 4
## 122 07202 1704 1
## 123 07203 1340 9
## 124 07301 5472 7
## 125 07302 1412 2
## 126 07303 606 2
## 127 07304 2973 7
## 128 07305 1788 NA
## 129 07306 2803 22
## 130 07307 3477 2
## 131 07308 6393 7
## 132 07309 1303 5
## 133 07401 5457 3
## 134 07402 3997 14
## 135 07403 7173 1
## 136 07404 3931 5
## 137 07405 4466 3
## 138 07406 4532 3
## 139 07407 2247 4
## 140 07408 3960 NA
## 141 08101 1439 NA
## 142 08102 1054 7
## 143 08103 21 NA
## 144 08104 2188 4
## 145 08105 1270 4
## 146 08106 44 NA
## 147 08107 163 NA
## 148 08108 37 1
## 149 08109 1623 4
## 150 08110 123 2
## 151 08111 1847 1
## 152 08112 225 NA
## 153 08201 746 6
## 154 08202 2953 4
## 155 08203 4833 7
## 156 08204 1021 1
## 157 08205 740 2
## 158 08206 727 1
## 159 08207 2089 NA
## 160 08301 16405 20
## 161 08302 723 8
## 162 08303 2471 8
## 163 08304 2148 2
## 164 08305 1882 4
## 165 08306 1277 2
## 166 08307 1184 1
## 167 08308 801 3
## 168 08309 1427 2
## 169 08310 222 NA
## 170 08311 1970 3
## 171 08312 873 4
## 172 08313 3215 3
## 173 08314 1777 30
## 174 09101 5991 1
## 175 09102 3738 6
## 176 09103 3160 1
## 177 09104 1737 6
## 178 09105 5645 2
## 179 09106 2514 NA
## 180 09107 1653 1
## 181 09108 3351 5
## 182 09109 2574 1
## 183 09110 1203 7
## 184 09111 4643 7
## 185 09112 8881 9
## 186 09113 1158 NA
## 187 09114 3108 2
## 188 09115 3516 15
## 189 09116 3376 4
## 190 09117 3491 1
## 191 09118 2028 1
## 192 09119 4083 4
## 193 09120 6569 2
## 194 09121 2316 9
## 195 09201 1496 4
## 196 09202 2064 7
## 197 09203 1592 11
## 198 09204 1288 1
## 199 09205 2139 9
## 200 09206 988 NA
## 201 09207 1803 4
## 202 09208 1386 NA
## 203 09209 593 2
## 204 09210 1404 3
## 205 09211 3129 6
## 206 10101 8712 14
## 207 10102 6048 18
## 208 10103 1605 20
## 209 10104 1899 5
## 210 10105 1918 5
## 211 10106 3296 3
## 212 10107 1163 1
## 213 10108 2837 5
## 214 10109 4022 15
## 215 10201 3340 16
## 216 10202 4001 4
## 217 10203 3238 10
## 218 10204 932 2
## 219 10205 2263 13
## 220 10206 1340 18
## 221 10207 1084 10
## 222 10208 3193 19
## 223 10209 2131 20
## 224 10210 1673 22
## 225 10301 4539 5
## 226 10302 2357 12
## 227 10303 2088 6
## 228 10304 2214 9
## 229 10305 2452 3
## 230 10306 2419 4
## 231 10307 2005 3
## 232 10401 1058 40
## 233 10402 291 7
## 234 10403 1839 14
## 235 10404 281 1
## 236 11101 2899 41
## 237 11102 367 14
## 238 11201 970 69
## 239 11202 638 84
## 240 11203 48 1
## 241 11301 237 14
## 242 11302 229 18
## 243 11303 188 17
## 244 11401 651 16
## 245 11402 1065 28
## 246 12101 1690 17
## 247 12102 104 11
## 248 12103 92 27
## 249 12104 147 28
## 250 12201 28 13
## 251 12202 8 8
## 252 12301 249 7
## 253 12302 198 73
## 254 12303 87 8
## 255 12401 720 24
## 256 12402 128 38
## 257 13107 30 NA
## 258 13110 34 NA
## 259 13115 330 10
## 260 13119 902 1
## 261 13124 1237 6
## 262 13125 192 NA
## 263 13201 3 NA
## 264 13202 4319 7
## 265 13203 1817 38
## 266 13301 7232 6
## 267 13302 6209 8
## 268 13303 1874 13
## 269 13401 1474 4
## 270 13402 3868 5
## 271 13403 3763 7
## 272 13404 7896 9
## 273 13501 12028 17
## 274 13502 1106 11
## 275 13503 3928 9
## 276 13504 2193 1
## 277 13505 3249 3
## 278 13601 4209 6
## 279 13602 1774 2
## 280 13603 2803 3
## 281 13604 2133 2
## 282 13605 1981 5
## 283 14101 3549 7
## 284 14102 671 1
## 285 14103 1793 3
## 286 14104 3328 10
## 287 14105 971 3
## 288 14106 3748 3
## 289 14107 2530 5
## 290 14108 6644 28
## 291 14201 3942 12
## 292 14202 2173 8
## 293 14203 2674 5
## 294 14204 5120 4
## 295 15101 4163 10
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## Operativo personas en tránsito (no es hogar) Operativo calle (no es hogar)
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## comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos
## 1 Iquique 272529.7 2017 1101 191468 52180713221
## 2 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 3 Pozo Almonte 243272.4 2017 1401 15711 3822052676
## 4 Camiña 226831.0 2017 1402 1250 283538750
## 5 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 6 Huara 236599.7 2017 1404 2730 645917134
## 7 Pica 269198.0 2017 1405 9296 2502464414
## 8 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 9 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 10 Sierra Gorda 322997.9 2017 2103 10186 3290056742
## 11 Taltal 288653.8 2017 2104 13317 3844002134
## 12 Calama 238080.9 2017 2201 165731 39457387800
## 13 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 14 San Pedro de Atacama 271472.6 2017 2203 10996 2985112297
## 15 Tocopilla 166115.9 2017 2301 25186 4183793832
## 16 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 17 Copiapó 251396.0 2017 3101 153937 38699138722
## 18 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 19 Tierra Amarilla 287819.4 2017 3103 14019 4034940816
## 20 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 21 Diego de Almagro 326439.0 2017 3202 13925 4545663075
## 22 Vallenar 217644.6 2017 3301 51917 11299454698
## 23 Alto del Carmen 196109.9 2017 3302 5299 1039186477
## 24 Freirina 202463.8 2017 3303 7041 1425547554
## 25 Huasco 205839.6 2017 3304 10149 2089066548
## 26 La Serena 200287.4 2017 4101 221054 44274327972
## 27 Coquimbo 206027.8 2017 4102 227730 46918711304
## 28 Andacollo 217096.4 2017 4103 11044 2397612293
## 29 La Higuera 231674.2 2017 4104 4241 982530309
## 30 Paiguano 174868.5 2017 4105 4497 786383423
## 31 Vicuña 169077.1 2017 4106 27771 4695441470
## 32 Illapel 165639.6 2017 4201 30848 5109649759
## 33 Canela 171370.3 2017 4202 9093 1558270441
## 34 Los Vilos 173238.5 2017 4203 21382 3704185607
## 35 Salamanca 193602.0 2017 4204 29347 5681637894
## 36 Ovalle 230819.8 2017 4301 111272 25683781418
## 37 Combarbalá 172709.2 2017 4302 13322 2300832587
## 38 Monte Patria 189761.6 2017 4303 30751 5835357638
## 39 Punitaqui 165862.0 2017 4304 10956 1817183694
## 40 Río Hurtado 182027.2 2017 4305 4278 778712384
## 41 Valparaíso 251998.5 2017 5101 296655 74756602991
## 42 Casablanca 252317.7 2017 5102 26867 6779018483
## 43 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 44 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 45 Puchuncaví 231606.0 2017 5105 18546 4295363979
## 46 Quintero 285125.8 2017 5107 31923 9102071069
## 47 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 48 Los Andes 280548.0 2017 5301 66708 18714795984
## 49 Calle Larga 234044.6 2017 5302 14832 3471349123
## 50 Rinconada 246136.9 2017 5303 10207 2512319225
## 51 San Esteban 211907.3 2017 5304 18855 3995512770
## 52 La Ligua 172675.9 2017 5401 35390 6111000517
## 53 Cabildo 212985.0 2017 5402 19388 4129354103
## 54 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 55 Petorca 270139.8 2017 5404 9826 2654393853
## 56 Zapallar 235661.4 2017 5405 7339 1729518700
## 57 Quillota 212067.6 2017 5501 90517 19195726144
## 58 Calera 226906.2 2017 5502 50554 11471016698
## 59 Hijuelas 215402.0 2017 5503 17988 3874650405
## 60 La Cruz 243333.4 2017 5504 22098 5377180726
## 61 Nogales 219800.7 2017 5506 22120 4861992055
## 62 San Antonio 230261.5 2017 5601 91350 21034388728
## 63 Algarrobo 218057.0 2017 5602 13817 3012893845
## 64 Cartagena 246517.9 2017 5603 22738 5605324190
## 65 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 66 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 67 Santo Domingo 250404.5 2017 5606 10900 2729409577
## 68 San Felipe 240842.4 2017 5701 76844 18507290899
## 69 Catemu 204903.4 2017 5702 13998 2868237147
## 70 Llaillay 257020.9 2017 5703 24608 6324771348
## 71 Panquehue 210643.4 2017 5704 7273 1532009468
## 72 Putaendo 207222.5 2017 5705 16754 3471806107
## 73 Santa María 254903.6 2017 5706 15241 3884985562
## 74 Quilpué 296519.4 2017 5801 151708 44984360344
## 75 Limache 251682.2 2017 5802 46121 11607834893
## 76 Olmué 198292.3 2017 5803 17516 3473287749
## 77 Villa Alemana 249779.9 2017 5804 126548 31609146219
## 78 Rancagua 243717.4 2017 6101 241774 58924531866
## 79 Codegua 264737.7 2017 6102 12988 3438412620
## 80 Coinco 175814.1 2017 6103 7359 1293816308
## 81 Coltauco 254006.7 2017 6104 19597 4977769953
## 82 Doñihue 198486.5 2017 6105 20887 4145787348
## 83 Graneros 248394.9 2017 6106 33437 8305580885
## 84 Las Cabras 201772.1 2017 6107 24640 4971665251
## 85 Machalí 252049.6 2017 6108 52505 13233865906
## 86 Malloa 250691.2 2017 6109 13407 3361017589
## 87 Mostazal 264277.9 2017 6110 25343 6697593734
## 88 Olivar 256304.8 2017 6111 13608 3487795575
## 89 Peumo 230938.1 2017 6112 14313 3305417128
## 90 Pichidegua 217210.9 2017 6113 19714 4282095940
## 91 Quinta de Tilcoco 203672.8 2017 6114 13002 2648154389
## 92 Rengo 250531.0 2017 6115 58825 14737488444
## 93 Requínoa 244836.0 2017 6116 27968 6847572657
## 94 San Vicente 242866.0 2017 6117 46766 11357872282
## 95 Pichilemu 230362.3 2017 6201 16394 3776560181
## 96 La Estrella 211425.0 2017 6202 3041 642943494
## 97 Litueche 237979.9 2017 6203 6294 1497845780
## 98 Marchihue 237849.2 2017 6204 7308 1738201845
## 99 Navidad 165555.2 2017 6205 6641 1099452202
## 100 Paredones 194146.1 2017 6206 6188 1201375821
## 101 San Fernando 239724.5 2017 6301 73973 17733143348
## 102 Chépica 207192.9 2017 6302 15037 3115559148
## 103 Chimbarongo 227716.7 2017 6303 35399 8060942027
## 104 Lolol 210117.9 2017 6304 6811 1431112941
## 105 Nancagua 213675.0 2017 6305 17833 3810465416
## 106 Palmilla 230550.0 2017 6306 12482 2877725100
## 107 Peralillo 231695.3 2017 6307 11007 2550270534
## 108 Placilla 221358.7 2017 6308 8738 1934232402
## 109 Pumanque 239369.8 2017 6309 3421 818883984
## 110 Santa Cruz 224421.9 2017 6310 37855 8495489945
## 111 Talca 244658.0 2017 7101 220357 53912095394
## 112 Constitución 198314.7 2017 7102 46068 9135962663
## 113 Curepto 191743.1 2017 7103 9448 1811588746
## 114 Empedrado 172428.7 2017 7104 4142 714199777
## 115 Maule 195207.4 2017 7105 49721 9705908393
## 116 Pelarco 187124.6 2017 7106 8422 1575963241
## 117 Pencahue 220957.5 2017 7107 8245 1821794345
## 118 Río Claro 196539.7 2017 7108 13906 2733081178
## 119 San Clemente 179181.4 2017 7109 43269 7753001772
## 120 San Rafael 195848.9 2017 7110 9191 1800047360
## 121 Cauquenes 152604.5 2017 7201 40441 6171477801
## 122 Chanco 128982.1 2017 7202 8928 1151552040
## 123 Pelluhue 113986.7 2017 7203 7571 862993347
## 124 Curicó 265301.7 2017 7301 149136 39566034949
## 125 Hualañé 167967.3 2017 7302 9657 1622060226
## 126 Licantén 179919.7 2017 7303 6653 1197005482
## 127 Molina 227845.0 2017 7304 45976 10475401720
## 128 Rauco 196719.6 2017 7305 10484 2062408371
## 129 Romeral 218360.4 2017 7306 15187 3316239205
## 130 Sagrada Familia 204922.9 2017 7307 18544 3800089672
## 131 Teno 250368.7 2017 7308 28921 7240913928
## 132 Vichuquén 179935.1 2017 7309 4322 777679695
## 133 Linares 192783.1 2017 7401 93602 18044885598
## 134 Colbún 161250.1 2017 7402 20765 3348358419
## 135 Longaví 166612.7 2017 7403 30534 5087351933
## 136 Parral 183123.5 2017 7404 41637 7624714509
## 137 Retiro 146406.4 2017 7405 19974 2924321333
## 138 San Javier 170552.7 2017 7406 45547 7768163327
## 139 Villa Alegre 178486.5 2017 7407 16221 2895229121
## 140 Yerbas Buenas 203001.0 2017 7408 18081 3670461912
## 141 Concepción 197625.8 2017 8101 223574 44183983882
## 142 Coronel 217018.1 2017 8102 116262 25230952648
## 143 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 144 Florida 147425.2 2017 8104 10624 1566245750
## 145 Hualqui 202715.1 2017 8105 24333 4932666876
## 146 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 147 Penco 195212.7 2017 8107 47367 9246639961
## 148 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 149 Santa Juana 198449.1 2017 8109 13749 2728477197
## 150 Talcahuano 161731.1 2017 8110 151749 24542535584
## 151 Tomé 210053.2 2017 8111 54946 11541584520
## 152 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 153 Lebu 141842.6 2017 8201 25522 3620107931
## 154 Arauco 184849.0 2017 8202 36257 6702069405
## 155 Cañete 186912.3 2017 8203 34537 6455391501
## 156 Contulmo 131551.5 2017 8204 6031 793386801
## 157 Curanilahue 252073.4 2017 8205 32288 8138946477
## 158 Los Álamos 189429.4 2017 8206 21035 3984647129
## 159 Tirúa 144994.9 2017 8207 10417 1510411713
## 160 Los Ángeles 190810.3 2017 8301 202331 38606846296
## 161 Antuco 155662.3 2017 8302 4073 634012722
## 162 Cabrero 249163.0 2017 8303 28573 7119335384
## 163 Laja 174449.0 2017 8304 22389 3905739533
## 164 Mulchén 198258.1 2017 8305 29627 5873792045
## 165 Nacimiento 175829.2 2017 8306 26315 4626944798
## 166 Negrete 216999.7 2017 8307 9737 2112926492
## 167 Quilaco 167106.1 2017 8308 3988 666419314
## 168 Quilleco 222077.0 2017 8309 9587 2129051929
## 169 San Rosendo 165912.3 2017 8310 3412 566092732
## 170 Santa Bárbara 176010.5 2017 8311 13773 2424192819
## 171 Tucapel 155538.6 2017 8312 14134 2198382777
## 172 Yumbel 138515.0 2017 8313 21198 2936241535
## 173 Alto Biobío 130542.9 2017 8314 5923 773205492
## 174 Temuco 173314.1 2017 9101 282415 48946498862
## 175 Carahue 127924.5 2017 9102 24533 3138372109
## 176 Cunco 156882.5 2017 9103 17526 2749522512
## 177 Curarrehue 135420.9 2017 9104 7489 1014167156
## 178 Freire 197426.1 2017 9105 24606 4857867695
## 179 Galvarino 147518.2 2017 9106 11996 1769627798
## 180 Gorbea 140997.5 2017 9107 14414 2032338344
## 181 Lautaro 282496.1 2017 9108 38013 10738525406
## 182 Loncoche 160742.5 2017 9109 23612 3795451798
## 183 Melipeuco 164670.1 2017 9110 6138 1010744848
## 184 Nueva Imperial 158196.8 2017 9111 32510 5142978907
## 185 Padre Las Casas 169223.7 2017 9112 76126 12882320064
## 186 Perquenco 155106.7 2017 9113 6905 1071011969
## 187 Pitrufquén 205557.8 2017 9114 24837 5105439315
## 188 Pucón 187764.8 2017 9115 28523 5355614570
## 189 Saavedra 130775.6 2017 9116 12450 1628156299
## 190 Teodoro Schmidt 138894.2 2017 9117 15045 2089663239
## 191 Toltén 113791.8 2017 9118 9722 1106284328
## 192 Vilcún 135602.8 2017 9119 28151 3817354634
## 193 Villarrica 198745.4 2017 9120 55478 11026000004
## 194 Cholchol 115103.4 2017 9121 11611 1336465909
## 195 Angol 173377.3 2017 9201 53262 9234420713
## 196 Collipulli 182323.1 2017 9202 24598 4484784762
## 197 Curacautín 186604.9 2017 9203 17413 3249351008
## 198 Ercilla 136678.7 2017 9204 7733 1056936411
## 199 Lonquimay 138745.9 2017 9205 10251 1422283764
## 200 Los Sauces 142588.7 2017 9206 7265 1035906610
## 201 Lumaco 170538.2 2017 9207 9548 1628298886
## 202 Purén 133537.6 2017 9208 11779 1572938990
## 203 Renaico 218920.0 2017 9209 10250 2243930000
## 204 Traiguén 210526.3 2017 9210 18843 3966946195
## 205 Victoria 187662.8 2017 9211 34182 6414689393
## 206 Puerto Montt 176237.4 2017 10101 245902 43337141298
## 207 Calbuco 155443.9 2017 10102 33985 5282762017
## 208 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 209 Fresia 183977.2 2017 10104 12261 2255743895
## 210 Frutillar 174883.1 2017 10105 18428 3222744874
## 211 Los Muermos 192845.4 2017 10106 17068 3291484556
## 212 Llanquihue 149333.8 2017 10107 17591 2626930838
## 213 Maullín 137613.7 2017 10108 14216 1956316762
## 214 Puerto Varas 219839.1 2017 10109 44578 9799987895
## 215 Castro 183717.2 2017 10201 43807 8048100927
## 216 Ancud 161910.1 2017 10202 38991 6313036958
## 217 Chonchi 193642.9 2017 10203 14858 2877146807
## 218 Curaco de Vélez 177952.2 2017 10204 3829 681378864
## 219 Dalcahue 207717.6 2017 10205 13762 2858609503
## 220 Puqueldón 208274.8 2017 10206 3921 816645370
## 221 Queilén 151485.0 2017 10207 5385 815746659
## 222 Quellón 171685.5 2017 10208 27192 4668472212
## 223 Quemchi 122223.1 2017 10209 8352 1020807718
## 224 Quinchao 119852.6 2017 10210 8088 969367811
## 225 Osorno 196610.2 2017 10301 161460 31744688808
## 226 Puerto Octay 221980.9 2017 10302 8999 1997605810
## 227 Purranque 186719.5 2017 10303 20369 3803288945
## 228 Puyehue 176006.9 2017 10304 11667 2053472049
## 229 Río Negro 156568.1 2017 10305 14085 2205262341
## 230 San Juan de la Costa 152674.0 2017 10306 7512 1146887184
## 231 San Pablo 181411.6 2017 10307 10030 1819558805
## 232 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 233 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 234 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 235 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 236 Coyhaique 230013.0 2017 11101 57818 13298894369
## 237 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 238 Aysén 246614.5 2017 11201 23959 5908637554
## 239 Cisnes 262412.7 2017 11202 6517 1710143349
## 240 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 241 Cochrane 211652.6 2017 11301 3490 738667487
## 242 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 243 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 244 Chile Chico 188913.8 2017 11401 4865 919065674
## 245 Río Ibáñez 171315.6 2017 11402 2666 456727447
## 246 Punta Arenas 256903.3 2017 12101 131592 33806414442
## 247 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 248 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 249 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 250 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 251 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 252 Porvenir 381329.2 2017 12301 6801 2593419712
## 253 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 254 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 255 Natales 302167.3 2017 12401 21477 6489647004
## 256 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 257 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 258 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 259 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 260 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 261 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 262 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 263 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 264 Pirque 274675.6 2017 13202 26521 7284672878
## 265 San José de Maipo 344876.8 2017 13203 18189 6272964115
## 266 Colina 255373.7 2017 13301 146207 37337421744
## 267 Lampa 243425.7 2017 13302 102034 24837699582
## 268 Tiltil 264794.8 2017 13303 19312 5113717064
## 269 San Bernardo 251728.3 2017 13401 301313 75849003232
## 270 Buin 289884.0 2017 13402 96614 28006850165
## 271 Calera de Tango 298439.8 2017 13403 25392 7577982724
## 272 Paine 282280.9 2017 13404 72759 20538478428
## 273 Melipilla 199121.9 2017 13501 123627 24616837833
## 274 Alhué 242844.2 2017 13502 6444 1564887792
## 275 Curacaví 220990.2 2017 13503 32579 7199638514
## 276 María Pinto 198063.3 2017 13504 13590 2691680700
## 277 San Pedro 231429.7 2017 13505 9726 2250885401
## 278 Talagante 230734.4 2017 13601 74237 17129031774
## 279 El Monte 201444.7 2017 13602 35923 7236496479
## 280 Isla de Maipo 232595.7 2017 13603 36219 8424384020
## 281 Padre Hurtado 231845.6 2017 13604 63250 14664233522
## 282 Peñaflor 249848.3 2017 13605 90201 22536570306
## 283 Valdivia 211732.5 2017 14101 166080 35164529745
## 284 Corral 157428.1 2017 14102 5302 834683963
## 285 Lanco 184730.2 2017 14103 16752 3094599901
## 286 Los Lagos 190489.7 2017 14104 19634 3740075550
## 287 Máfil 180289.2 2017 14105 7095 1279152079
## 288 Mariquina 187045.1 2017 14106 21278 3979945072
## 289 Paillaco 163833.6 2017 14107 20188 3307473487
## 290 Panguipulli 180390.3 2017 14108 34539 6230498948
## 291 La Unión 201975.2 2017 14201 38036 7682327556
## 292 Futrono 193120.3 2017 14202 14665 2832109866
## 293 Lago Ranco 186595.7 2017 14203 9896 1846550611
## 294 Río Bueno 184360.5 2017 14204 31372 5783758517
## 295 Arica 250863.6 2017 15101 221364 55532177025
## 296 Camarones 222472.1 2017 15102 1255 279202446
## 297 Putre 194293.6 2017 15201 2765 537221762
## 298 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 299 Chillán 232041.6 2017 16101 184739 42867130063
## 300 Bulnes 167693.2 2017 16102 21493 3604229178
## 301 Chillán Viejo 179855.8 2017 16103 30907 5558803478
## 302 El Carmen 151144.7 2017 16104 12044 1820386198
## 303 Pemuco 151889.4 2017 16105 8448 1283161238
## 304 Pinto 153289.2 2017 16106 10827 1659661870
## 305 Quillón 133479.9 2017 16107 17485 2333895558
## 306 San Ignacio 174538.8 2017 16108 16079 2806409365
## 307 Yungay 194006.8 2017 16109 17787 3450799686
## 308 Quirihue 155446.9 2017 16201 11594 1802251665
## 309 Cobquecura 122513.3 2017 16202 5012 614036495
## 310 Coelemu 174050.2 2017 16203 15995 2783932983
## 311 Ninhue 161577.8 2017 16204 5213 842304828
## 312 Portezuelo 168595.2 2017 16205 4862 819710106
## 313 Ránquil 221951.3 2017 16206 5755 1277329463
## 314 Treguaco 178763.9 2017 16207 5401 965503625
## 315 San Carlos 175203.6 2017 16301 53024 9289995173
## 316 Coihueco 174853.6 2017 16302 26881 4700239750
## 317 Ñiquén 188830.1 2017 16303 11152 2105832760
## 318 San Fabián 158019.3 2017 16304 4308 680747063
## 319 San Nicolás 180675.3 2017 16305 11603 2096375354library(plotly)
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, name = 'Hogar en vivienda particular', type = 'scatter', mode = 'lines',
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, name = 'Vivienda colectiva (no es hogar)', mode = 'lines',
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, name = 'Operativo personas en tránsito (no es hogar)', mode = 'lines',
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, name = 'Operativo calle (no es hogar)', mode = 'lines',
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fig
2.0.1 Estadísticas a nivel urbano
## código Hogar en vivienda particular Vivienda colectiva (no es hogar)
## 1 01101 791 25
## 2 01107 47 5
## 3 01401 1359 20
## 4 01402 484 4
## 5 01403 488 5
## 6 01404 607 5
## 7 01405 330 10
## 8 02101 342 12
## 9 02102 138 6
## 10 02103 358 43
## 11 02104 310 25
## 12 02201 980 12
## 13 02202 102 12
## 14 02203 1382 57
## 15 02301 214 2
## 16 02302 58 10
## 17 03101 976 6
## 18 03102 814 6
## 19 03103 948 35
## 20 03201 415 3
## 21 03202 250 6
## 22 03301 1951 10
## 23 03302 1772 24
## 24 03303 894 5
## 25 03304 506 1
## 26 04101 5847 17
## 27 04102 4144 4
## 28 04103 417 NA
## 29 04104 1086 15
## 30 04105 1612 25
## 31 04106 3451 23
## 32 04201 3404 11
## 33 04202 2713 2
## 34 04203 1453 5
## 35 04204 3729 16
## 36 04301 7975 12
## 37 04302 2830 4
## 38 04303 5489 24
## 39 04304 1865 2
## 40 04305 1699 13
## 41 05101 285 2
## 42 05102 2984 8
## 43 05103 786 2
## 44 05104 353 7
## 45 05105 976 NA
## 46 05107 1627 2
## 47 05201 151 2
## 48 05301 1243 19
## 49 05302 1329 NA
## 50 05303 668 6
## 51 05304 2482 3
## 52 05401 3261 13
## 53 05402 2337 2
## 54 05403 174 1
## 55 05404 2030 NA
## 56 05405 812 NA
## 57 05501 3738 5
## 58 05502 604 NA
## 59 05503 2054 1
## 60 05504 824 NA
## 61 05506 1110 NA
## 62 05601 1682 1
## 63 05602 1091 3
## 64 05603 649 3
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## 67 05606 1555 5
## 68 05701 2267 1
## 69 05702 2042 1
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## 71 05704 1031 3
## 72 05705 3270 10
## 73 05706 1795 1
## 74 05801 764 NA
## 75 05802 2230 3
## 76 05803 1868 NA
## 77 05804 415 NA
## 78 06101 1792 3
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## 80 06103 1309 1
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## 82 06105 1500 1
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## 84 06107 4984 22
## 85 06108 343 4
## 86 06109 2698 2
## 87 06110 1388 2
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## 95 06201 1307 6
## 96 06202 705 NA
## 97 06203 1122 NA
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## 100 06206 1598 6
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## 160 08301 16405 20
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## 170 08311 1970 3
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## 187 09114 3108 2
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## 191 09118 2028 1
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## 193 09120 6569 2
## 194 09121 2316 9
## 195 09201 1496 4
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## 201 09207 1803 4
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## 207 10102 6048 18
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## 215 10201 3340 16
## 216 10202 4001 4
## 217 10203 3238 10
## 218 10204 932 2
## 219 10205 2263 13
## 220 10206 1340 18
## 221 10207 1084 10
## 222 10208 3193 19
## 223 10209 2131 20
## 224 10210 1673 22
## 225 10301 4539 5
## 226 10302 2357 12
## 227 10303 2088 6
## 228 10304 2214 9
## 229 10305 2452 3
## 230 10306 2419 4
## 231 10307 2005 3
## 232 10401 1058 40
## 233 10402 291 7
## 234 10403 1839 14
## 235 10404 281 1
## 236 11101 2899 41
## 237 11102 367 14
## 238 11201 970 69
## 239 11202 638 84
## 240 11203 48 1
## 241 11301 237 14
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## 243 11303 188 17
## 244 11401 651 16
## 245 11402 1065 28
## 246 12101 1690 17
## 247 12102 104 11
## 248 12103 92 27
## 249 12104 147 28
## 250 12201 28 13
## 251 12202 8 8
## 252 12301 249 7
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## 254 12303 87 8
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## 256 12402 128 38
## 257 13107 30 NA
## 258 13110 34 NA
## 259 13115 330 10
## 260 13119 902 1
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## 263 13201 3 NA
## 264 13202 4319 7
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## 271 13403 3763 7
## 272 13404 7896 9
## 273 13501 12028 17
## 274 13502 1106 11
## 275 13503 3928 9
## 276 13504 2193 1
## 277 13505 3249 3
## 278 13601 4209 6
## 279 13602 1774 2
## 280 13603 2803 3
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## 287 14105 971 3
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## 289 14107 2530 5
## 290 14108 6644 28
## 291 14201 3942 12
## 292 14202 2173 8
## 293 14203 2674 5
## 294 14204 5120 4
## 295 15101 4163 10
## 296 15102 463 21
## 297 15201 244 31
## 298 15202 221 11
## 299 16101 5295 4
## 300 16102 2641 2
## 301 16103 1184 1
## 302 16104 2493 NA
## 303 16105 1450 2
## 304 16106 1888 11
## 305 16107 2764 1
## 306 16108 3267 2
## 307 16109 1653 6
## 308 16201 852 3
## 309 16202 1403 5
## 310 16203 1614 2
## 311 16204 1385 NA
## 312 16205 1112 NA
## 313 16206 1565 1
## 314 16207 1374 NA
## 315 16301 6858 2
## 316 16302 5780 2
## 317 16303 3615 1
## 318 16304 896 4
## 319 16305 2349 NA
## Operativo personas en tránsito (no es hogar) Operativo calle (no es hogar)
## 1 NA NA
## 2 NA NA
## 3 NA NA
## 4 NA NA
## 5 1 NA
## 6 NA NA
## 7 NA NA
## 8 NA NA
## 9 NA NA
## 10 NA NA
## 11 NA NA
## 12 NA NA
## 13 NA NA
## 14 NA NA
## 15 NA NA
## 16 NA NA
## 17 NA NA
## 18 NA NA
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## 20 NA NA
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## comuna.x promedio_i año comuna.y personas Ingresos_expandidos
## 1 Iquique 272529.7 2017 1101 191468 52180713221
## 2 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 3 Pozo Almonte 243272.4 2017 1401 15711 3822052676
## 4 Camiña 226831.0 2017 1402 1250 283538750
## 5 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 6 Huara 236599.7 2017 1404 2730 645917134
## 7 Pica 269198.0 2017 1405 9296 2502464414
## 8 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 9 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 10 Sierra Gorda 322997.9 2017 2103 10186 3290056742
## 11 Taltal 288653.8 2017 2104 13317 3844002134
## 12 Calama 238080.9 2017 2201 165731 39457387800
## 13 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 14 San Pedro de Atacama 271472.6 2017 2203 10996 2985112297
## 15 Tocopilla 166115.9 2017 2301 25186 4183793832
## 16 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 17 Copiapó 251396.0 2017 3101 153937 38699138722
## 18 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 19 Tierra Amarilla 287819.4 2017 3103 14019 4034940816
## 20 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 21 Diego de Almagro 326439.0 2017 3202 13925 4545663075
## 22 Vallenar 217644.6 2017 3301 51917 11299454698
## 23 Alto del Carmen 196109.9 2017 3302 5299 1039186477
## 24 Freirina 202463.8 2017 3303 7041 1425547554
## 25 Huasco 205839.6 2017 3304 10149 2089066548
## 26 La Serena 200287.4 2017 4101 221054 44274327972
## 27 Coquimbo 206027.8 2017 4102 227730 46918711304
## 28 Andacollo 217096.4 2017 4103 11044 2397612293
## 29 La Higuera 231674.2 2017 4104 4241 982530309
## 30 Paiguano 174868.5 2017 4105 4497 786383423
## 31 Vicuña 169077.1 2017 4106 27771 4695441470
## 32 Illapel 165639.6 2017 4201 30848 5109649759
## 33 Canela 171370.3 2017 4202 9093 1558270441
## 34 Los Vilos 173238.5 2017 4203 21382 3704185607
## 35 Salamanca 193602.0 2017 4204 29347 5681637894
## 36 Ovalle 230819.8 2017 4301 111272 25683781418
## 37 Combarbalá 172709.2 2017 4302 13322 2300832587
## 38 Monte Patria 189761.6 2017 4303 30751 5835357638
## 39 Punitaqui 165862.0 2017 4304 10956 1817183694
## 40 Río Hurtado 182027.2 2017 4305 4278 778712384
## 41 Valparaíso 251998.5 2017 5101 296655 74756602991
## 42 Casablanca 252317.7 2017 5102 26867 6779018483
## 43 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 44 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 45 Puchuncaví 231606.0 2017 5105 18546 4295363979
## 46 Quintero 285125.8 2017 5107 31923 9102071069
## 47 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 48 Los Andes 280548.0 2017 5301 66708 18714795984
## 49 Calle Larga 234044.6 2017 5302 14832 3471349123
## 50 Rinconada 246136.9 2017 5303 10207 2512319225
## 51 San Esteban 211907.3 2017 5304 18855 3995512770
## 52 La Ligua 172675.9 2017 5401 35390 6111000517
## 53 Cabildo 212985.0 2017 5402 19388 4129354103
## 54 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 55 Petorca 270139.8 2017 5404 9826 2654393853
## 56 Zapallar 235661.4 2017 5405 7339 1729518700
## 57 Quillota 212067.6 2017 5501 90517 19195726144
## 58 Calera 226906.2 2017 5502 50554 11471016698
## 59 Hijuelas 215402.0 2017 5503 17988 3874650405
## 60 La Cruz 243333.4 2017 5504 22098 5377180726
## 61 Nogales 219800.7 2017 5506 22120 4861992055
## 62 San Antonio 230261.5 2017 5601 91350 21034388728
## 63 Algarrobo 218057.0 2017 5602 13817 3012893845
## 64 Cartagena 246517.9 2017 5603 22738 5605324190
## 65 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 66 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 67 Santo Domingo 250404.5 2017 5606 10900 2729409577
## 68 San Felipe 240842.4 2017 5701 76844 18507290899
## 69 Catemu 204903.4 2017 5702 13998 2868237147
## 70 Llaillay 257020.9 2017 5703 24608 6324771348
## 71 Panquehue 210643.4 2017 5704 7273 1532009468
## 72 Putaendo 207222.5 2017 5705 16754 3471806107
## 73 Santa María 254903.6 2017 5706 15241 3884985562
## 74 Quilpué 296519.4 2017 5801 151708 44984360344
## 75 Limache 251682.2 2017 5802 46121 11607834893
## 76 Olmué 198292.3 2017 5803 17516 3473287749
## 77 Villa Alemana 249779.9 2017 5804 126548 31609146219
## 78 Rancagua 243717.4 2017 6101 241774 58924531866
## 79 Codegua 264737.7 2017 6102 12988 3438412620
## 80 Coinco 175814.1 2017 6103 7359 1293816308
## 81 Coltauco 254006.7 2017 6104 19597 4977769953
## 82 Doñihue 198486.5 2017 6105 20887 4145787348
## 83 Graneros 248394.9 2017 6106 33437 8305580885
## 84 Las Cabras 201772.1 2017 6107 24640 4971665251
## 85 Machalí 252049.6 2017 6108 52505 13233865906
## 86 Malloa 250691.2 2017 6109 13407 3361017589
## 87 Mostazal 264277.9 2017 6110 25343 6697593734
## 88 Olivar 256304.8 2017 6111 13608 3487795575
## 89 Peumo 230938.1 2017 6112 14313 3305417128
## 90 Pichidegua 217210.9 2017 6113 19714 4282095940
## 91 Quinta de Tilcoco 203672.8 2017 6114 13002 2648154389
## 92 Rengo 250531.0 2017 6115 58825 14737488444
## 93 Requínoa 244836.0 2017 6116 27968 6847572657
## 94 San Vicente 242866.0 2017 6117 46766 11357872282
## 95 Pichilemu 230362.3 2017 6201 16394 3776560181
## 96 La Estrella 211425.0 2017 6202 3041 642943494
## 97 Litueche 237979.9 2017 6203 6294 1497845780
## 98 Marchihue 237849.2 2017 6204 7308 1738201845
## 99 Navidad 165555.2 2017 6205 6641 1099452202
## 100 Paredones 194146.1 2017 6206 6188 1201375821
## 101 San Fernando 239724.5 2017 6301 73973 17733143348
## 102 Chépica 207192.9 2017 6302 15037 3115559148
## 103 Chimbarongo 227716.7 2017 6303 35399 8060942027
## 104 Lolol 210117.9 2017 6304 6811 1431112941
## 105 Nancagua 213675.0 2017 6305 17833 3810465416
## 106 Palmilla 230550.0 2017 6306 12482 2877725100
## 107 Peralillo 231695.3 2017 6307 11007 2550270534
## 108 Placilla 221358.7 2017 6308 8738 1934232402
## 109 Pumanque 239369.8 2017 6309 3421 818883984
## 110 Santa Cruz 224421.9 2017 6310 37855 8495489945
## 111 Talca 244658.0 2017 7101 220357 53912095394
## 112 Constitución 198314.7 2017 7102 46068 9135962663
## 113 Curepto 191743.1 2017 7103 9448 1811588746
## 114 Empedrado 172428.7 2017 7104 4142 714199777
## 115 Maule 195207.4 2017 7105 49721 9705908393
## 116 Pelarco 187124.6 2017 7106 8422 1575963241
## 117 Pencahue 220957.5 2017 7107 8245 1821794345
## 118 Río Claro 196539.7 2017 7108 13906 2733081178
## 119 San Clemente 179181.4 2017 7109 43269 7753001772
## 120 San Rafael 195848.9 2017 7110 9191 1800047360
## 121 Cauquenes 152604.5 2017 7201 40441 6171477801
## 122 Chanco 128982.1 2017 7202 8928 1151552040
## 123 Pelluhue 113986.7 2017 7203 7571 862993347
## 124 Curicó 265301.7 2017 7301 149136 39566034949
## 125 Hualañé 167967.3 2017 7302 9657 1622060226
## 126 Licantén 179919.7 2017 7303 6653 1197005482
## 127 Molina 227845.0 2017 7304 45976 10475401720
## 128 Rauco 196719.6 2017 7305 10484 2062408371
## 129 Romeral 218360.4 2017 7306 15187 3316239205
## 130 Sagrada Familia 204922.9 2017 7307 18544 3800089672
## 131 Teno 250368.7 2017 7308 28921 7240913928
## 132 Vichuquén 179935.1 2017 7309 4322 777679695
## 133 Linares 192783.1 2017 7401 93602 18044885598
## 134 Colbún 161250.1 2017 7402 20765 3348358419
## 135 Longaví 166612.7 2017 7403 30534 5087351933
## 136 Parral 183123.5 2017 7404 41637 7624714509
## 137 Retiro 146406.4 2017 7405 19974 2924321333
## 138 San Javier 170552.7 2017 7406 45547 7768163327
## 139 Villa Alegre 178486.5 2017 7407 16221 2895229121
## 140 Yerbas Buenas 203001.0 2017 7408 18081 3670461912
## 141 Concepción 197625.8 2017 8101 223574 44183983882
## 142 Coronel 217018.1 2017 8102 116262 25230952648
## 143 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 144 Florida 147425.2 2017 8104 10624 1566245750
## 145 Hualqui 202715.1 2017 8105 24333 4932666876
## 146 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 147 Penco 195212.7 2017 8107 47367 9246639961
## 148 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 149 Santa Juana 198449.1 2017 8109 13749 2728477197
## 150 Talcahuano 161731.1 2017 8110 151749 24542535584
## 151 Tomé 210053.2 2017 8111 54946 11541584520
## 152 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 153 Lebu 141842.6 2017 8201 25522 3620107931
## 154 Arauco 184849.0 2017 8202 36257 6702069405
## 155 Cañete 186912.3 2017 8203 34537 6455391501
## 156 Contulmo 131551.5 2017 8204 6031 793386801
## 157 Curanilahue 252073.4 2017 8205 32288 8138946477
## 158 Los Álamos 189429.4 2017 8206 21035 3984647129
## 159 Tirúa 144994.9 2017 8207 10417 1510411713
## 160 Los Ángeles 190810.3 2017 8301 202331 38606846296
## 161 Antuco 155662.3 2017 8302 4073 634012722
## 162 Cabrero 249163.0 2017 8303 28573 7119335384
## 163 Laja 174449.0 2017 8304 22389 3905739533
## 164 Mulchén 198258.1 2017 8305 29627 5873792045
## 165 Nacimiento 175829.2 2017 8306 26315 4626944798
## 166 Negrete 216999.7 2017 8307 9737 2112926492
## 167 Quilaco 167106.1 2017 8308 3988 666419314
## 168 Quilleco 222077.0 2017 8309 9587 2129051929
## 169 San Rosendo 165912.3 2017 8310 3412 566092732
## 170 Santa Bárbara 176010.5 2017 8311 13773 2424192819
## 171 Tucapel 155538.6 2017 8312 14134 2198382777
## 172 Yumbel 138515.0 2017 8313 21198 2936241535
## 173 Alto Biobío 130542.9 2017 8314 5923 773205492
## 174 Temuco 173314.1 2017 9101 282415 48946498862
## 175 Carahue 127924.5 2017 9102 24533 3138372109
## 176 Cunco 156882.5 2017 9103 17526 2749522512
## 177 Curarrehue 135420.9 2017 9104 7489 1014167156
## 178 Freire 197426.1 2017 9105 24606 4857867695
## 179 Galvarino 147518.2 2017 9106 11996 1769627798
## 180 Gorbea 140997.5 2017 9107 14414 2032338344
## 181 Lautaro 282496.1 2017 9108 38013 10738525406
## 182 Loncoche 160742.5 2017 9109 23612 3795451798
## 183 Melipeuco 164670.1 2017 9110 6138 1010744848
## 184 Nueva Imperial 158196.8 2017 9111 32510 5142978907
## 185 Padre Las Casas 169223.7 2017 9112 76126 12882320064
## 186 Perquenco 155106.7 2017 9113 6905 1071011969
## 187 Pitrufquén 205557.8 2017 9114 24837 5105439315
## 188 Pucón 187764.8 2017 9115 28523 5355614570
## 189 Saavedra 130775.6 2017 9116 12450 1628156299
## 190 Teodoro Schmidt 138894.2 2017 9117 15045 2089663239
## 191 Toltén 113791.8 2017 9118 9722 1106284328
## 192 Vilcún 135602.8 2017 9119 28151 3817354634
## 193 Villarrica 198745.4 2017 9120 55478 11026000004
## 194 Cholchol 115103.4 2017 9121 11611 1336465909
## 195 Angol 173377.3 2017 9201 53262 9234420713
## 196 Collipulli 182323.1 2017 9202 24598 4484784762
## 197 Curacautín 186604.9 2017 9203 17413 3249351008
## 198 Ercilla 136678.7 2017 9204 7733 1056936411
## 199 Lonquimay 138745.9 2017 9205 10251 1422283764
## 200 Los Sauces 142588.7 2017 9206 7265 1035906610
## 201 Lumaco 170538.2 2017 9207 9548 1628298886
## 202 Purén 133537.6 2017 9208 11779 1572938990
## 203 Renaico 218920.0 2017 9209 10250 2243930000
## 204 Traiguén 210526.3 2017 9210 18843 3966946195
## 205 Victoria 187662.8 2017 9211 34182 6414689393
## 206 Puerto Montt 176237.4 2017 10101 245902 43337141298
## 207 Calbuco 155443.9 2017 10102 33985 5282762017
## 208 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 209 Fresia 183977.2 2017 10104 12261 2255743895
## 210 Frutillar 174883.1 2017 10105 18428 3222744874
## 211 Los Muermos 192845.4 2017 10106 17068 3291484556
## 212 Llanquihue 149333.8 2017 10107 17591 2626930838
## 213 Maullín 137613.7 2017 10108 14216 1956316762
## 214 Puerto Varas 219839.1 2017 10109 44578 9799987895
## 215 Castro 183717.2 2017 10201 43807 8048100927
## 216 Ancud 161910.1 2017 10202 38991 6313036958
## 217 Chonchi 193642.9 2017 10203 14858 2877146807
## 218 Curaco de Vélez 177952.2 2017 10204 3829 681378864
## 219 Dalcahue 207717.6 2017 10205 13762 2858609503
## 220 Puqueldón 208274.8 2017 10206 3921 816645370
## 221 Queilén 151485.0 2017 10207 5385 815746659
## 222 Quellón 171685.5 2017 10208 27192 4668472212
## 223 Quemchi 122223.1 2017 10209 8352 1020807718
## 224 Quinchao 119852.6 2017 10210 8088 969367811
## 225 Osorno 196610.2 2017 10301 161460 31744688808
## 226 Puerto Octay 221980.9 2017 10302 8999 1997605810
## 227 Purranque 186719.5 2017 10303 20369 3803288945
## 228 Puyehue 176006.9 2017 10304 11667 2053472049
## 229 Río Negro 156568.1 2017 10305 14085 2205262341
## 230 San Juan de la Costa 152674.0 2017 10306 7512 1146887184
## 231 San Pablo 181411.6 2017 10307 10030 1819558805
## 232 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 233 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 234 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 235 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 236 Coyhaique 230013.0 2017 11101 57818 13298894369
## 237 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 238 Aysén 246614.5 2017 11201 23959 5908637554
## 239 Cisnes 262412.7 2017 11202 6517 1710143349
## 240 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 241 Cochrane 211652.6 2017 11301 3490 738667487
## 242 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 243 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 244 Chile Chico 188913.8 2017 11401 4865 919065674
## 245 Río Ibáñez 171315.6 2017 11402 2666 456727447
## 246 Punta Arenas 256903.3 2017 12101 131592 33806414442
## 247 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 248 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 249 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 250 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 251 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 252 Porvenir 381329.2 2017 12301 6801 2593419712
## 253 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 254 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 255 Natales 302167.3 2017 12401 21477 6489647004
## 256 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 257 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 258 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 259 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 260 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 261 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 262 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 263 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 264 Pirque 274675.6 2017 13202 26521 7284672878
## 265 San José de Maipo 344876.8 2017 13203 18189 6272964115
## 266 Colina 255373.7 2017 13301 146207 37337421744
## 267 Lampa 243425.7 2017 13302 102034 24837699582
## 268 Tiltil 264794.8 2017 13303 19312 5113717064
## 269 San Bernardo 251728.3 2017 13401 301313 75849003232
## 270 Buin 289884.0 2017 13402 96614 28006850165
## 271 Calera de Tango 298439.8 2017 13403 25392 7577982724
## 272 Paine 282280.9 2017 13404 72759 20538478428
## 273 Melipilla 199121.9 2017 13501 123627 24616837833
## 274 Alhué 242844.2 2017 13502 6444 1564887792
## 275 Curacaví 220990.2 2017 13503 32579 7199638514
## 276 María Pinto 198063.3 2017 13504 13590 2691680700
## 277 San Pedro 231429.7 2017 13505 9726 2250885401
## 278 Talagante 230734.4 2017 13601 74237 17129031774
## 279 El Monte 201444.7 2017 13602 35923 7236496479
## 280 Isla de Maipo 232595.7 2017 13603 36219 8424384020
## 281 Padre Hurtado 231845.6 2017 13604 63250 14664233522
## 282 Peñaflor 249848.3 2017 13605 90201 22536570306
## 283 Valdivia 211732.5 2017 14101 166080 35164529745
## 284 Corral 157428.1 2017 14102 5302 834683963
## 285 Lanco 184730.2 2017 14103 16752 3094599901
## 286 Los Lagos 190489.7 2017 14104 19634 3740075550
## 287 Máfil 180289.2 2017 14105 7095 1279152079
## 288 Mariquina 187045.1 2017 14106 21278 3979945072
## 289 Paillaco 163833.6 2017 14107 20188 3307473487
## 290 Panguipulli 180390.3 2017 14108 34539 6230498948
## 291 La Unión 201975.2 2017 14201 38036 7682327556
## 292 Futrono 193120.3 2017 14202 14665 2832109866
## 293 Lago Ranco 186595.7 2017 14203 9896 1846550611
## 294 Río Bueno 184360.5 2017 14204 31372 5783758517
## 295 Arica 250863.6 2017 15101 221364 55532177025
## 296 Camarones 222472.1 2017 15102 1255 279202446
## 297 Putre 194293.6 2017 15201 2765 537221762
## 298 <NA> NA <NA> NA NA NA
## 299 Chillán 232041.6 2017 16101 184739 42867130063
## 300 Bulnes 167693.2 2017 16102 21493 3604229178
## 301 Chillán Viejo 179855.8 2017 16103 30907 5558803478
## 302 El Carmen 151144.7 2017 16104 12044 1820386198
## 303 Pemuco 151889.4 2017 16105 8448 1283161238
## 304 Pinto 153289.2 2017 16106 10827 1659661870
## 305 Quillón 133479.9 2017 16107 17485 2333895558
## 306 San Ignacio 174538.8 2017 16108 16079 2806409365
## 307 Yungay 194006.8 2017 16109 17787 3450799686
## 308 Quirihue 155446.9 2017 16201 11594 1802251665
## 309 Cobquecura 122513.3 2017 16202 5012 614036495
## 310 Coelemu 174050.2 2017 16203 15995 2783932983
## 311 Ninhue 161577.8 2017 16204 5213 842304828
## 312 Portezuelo 168595.2 2017 16205 4862 819710106
## 313 Ránquil 221951.3 2017 16206 5755 1277329463
## 314 Treguaco 178763.9 2017 16207 5401 965503625
## 315 San Carlos 175203.6 2017 16301 53024 9289995173
## 316 Coihueco 174853.6 2017 16302 26881 4700239750
## 317 Ñiquén 188830.1 2017 16303 11152 2105832760
## 318 San Fabián 158019.3 2017 16304 4308 680747063
## 319 San Nicolás 180675.3 2017 16305 11603 2096375354data_sum <- summary(df_2017_2_sub_sub )
kbl(head(data_sum)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "500px")| Hogar en vivienda particular | Vivienda colectiva (no es hogar) | Ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|
| Min. : 3.0 | Min. : 1.000 | Min. :2.792e+08 | |
| 1st Qu.: 883.5 | 1st Qu.: 2.000 | 1st Qu.:1.809e+09 | |
| Median : 1750.0 | Median : 5.000 | Median :3.546e+09 | |
| Mean : 2192.3 | Mean : 8.859 | Mean :8.206e+09 | |
| 3rd Qu.: 2978.5 | 3rd Qu.:11.000 | 3rd Qu.:7.252e+09 | |
| Max. :16405.0 | Max. :84.000 | Max. :7.585e+10 |
